Fisher判别分析法区分MRI中乳腺病灶性质的研究 |
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引用本文: | 张营,周浩,徐志宾.Fisher判别分析法区分MRI中乳腺病灶性质的研究[J].河南外科学杂志,2017,23(2). |
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作者姓名: | 张营 周浩 徐志宾 |
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作者单位: | 1. 河南新安县第二人民医院 新安 471800;2. 河南洛阳市中心医院 MR室 洛阳 471000;3. 河南科技大学第一附属医院 CT室 洛阳 471000 |
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摘 要: | 目的基于磁共振成像(MRI)指标建立乳腺病灶性质的Fisher判别函数,为MRI诊断乳腺病灶性质提供理论依据。方法对临床触诊乳腺肿块、可疑乳腺肿块,或超声检查、钼靶照相发现病灶但不能明确病灶性质的164例患者行MRI检查,分析病灶的形状(规则、不规则),边界(清晰、模糊)、信号强度(低、等、高、混杂信号)、内部强化特征(均匀强化,不均匀强化,环形强化或间隔强化),早期强化率(50%、50%~100%和100%)和时间-信号强度曲线(TIC)类型(Ⅰ型,Ⅱ型,Ⅲ型),并与组织学分级的良性、高危、恶性结果进行对照。结果 (1)164例患者MRI共发现178个病灶,组织学确诊良性病灶93个(52.25%),高危病灶28个(15.73%),恶性病灶57个(32.02%)。(2)单变量分析显示:形态、边界、内部强化特征、早期强化率和TIC在良性、高危、恶性乳腺病灶中差异有统计学意义(P0.05)。(3)Fisher判别分析显示:形态、边界、内部强化特征、早期强化率和TIC入选以组织学分级为结果变量的判别函数:Function 1=0.914形态+0.737边界+0.930内部强化特征+0.963早期强化率+0.701TIC-2.892;Function 2=1.198形态+0.918边界+0.677内部强化特征-1.191早期强化率-0.373TIC-0.039,函数有统计学意义(P0.05)。(4)函数区分良性、高危、恶性乳腺病灶的敏感性分别是77.42%、60.71%和82.46%,总体正判率76.41%,Kappa=0.625。结论基于MRI显示的病灶形态、边界、内部强化特征、早期强化率和TIC建立的Fisher判别函数可以很好地区分乳腺病灶良性、高危和恶性特征,这对指导乳腺病灶的处理方式有借鉴意义。
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关 键 词: | 乳腺肿瘤 磁共振成像 鉴别诊断 Fisher判别 |
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